Co to jest Uczenie nadzorowane i Nienadzorowane?
Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się tworzeniem algorytmów i modeli, które umożliwiają komputerom uczenie się na podstawie danych i podejmowanie decyzji bez konieczności programowania ich wprost. Jednym z najważniejszych podziałów w uczeniu maszynowym jest podział na uczenie nadzorowane i nienadzorowane. Oba te podejścia mają swoje unikalne cechy i zastosowania, które omówimy w tym artykule.
Uczenie nadzorowane
Uczenie nadzorowane to technika uczenia maszynowego, w której algorytm jest szkolony na podstawie danych wejściowych i odpowiadających im etykiet. Innymi słowy, algorytm otrzymuje zestaw przykładów, w których dla każdego przykładu znane są oczekiwane wyniki. Celem algorytmu jest nauczenie się odpowiedniego odwzorowania między danymi wejściowymi a etykietami, aby móc przewidywać etykiety dla nowych, nieznanych danych.
Uczenie nadzorowane jest szeroko stosowane w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, medycyna, finanse i wiele innych. Przykłady zastosowań uczenia nadzorowanego to rozpoznawanie twarzy, klasyfikacja e-maili jako spamu lub nie-spamu, diagnozowanie chorób na podstawie wyników badań medycznych itp.
Jak działa uczenie nadzorowane?
Proces uczenia nadzorowanego składa się z kilku kroków:
- Zbieranie danych treningowych: Pierwszym krokiem jest zebranie odpowiednio przygotowanych danych treningowych, które składają się z par danych wejściowych i odpowiadających im etykiet.
- Przygotowanie danych: Następnie dane treningowe są przetwarzane i przygotowywane do dalszej analizy. Może to obejmować usuwanie niepotrzebnych informacji, normalizację danych, kodowanie kategorii itp.
- Wybór modelu: Kolejnym krokiem jest wybór odpowiedniego modelu uczenia maszynowego, który będzie reprezentował relacje między danymi wejściowymi a etykietami.
- Trening modelu: Model jest trenowany na danych treningowych, a proces ten polega na dostosowywaniu parametrów modelu w celu minimalizacji błędu predykcji.
- Walidacja modelu: Po zakończeniu treningu modelu, konieczne jest przetestowanie go na danych walidacyjnych, które nie były używane podczas treningu. Pozwala to ocenić skuteczność modelu i dostosować jego parametry, jeśli to konieczne.
- Testowanie modelu: Ostatecznym krokiem jest przetestowanie wytrenowanego modelu na danych testowych, które są nieznane dla modelu. Pozwala to ocenić ogólną skuteczność modelu i sprawdzić, czy jest on gotowy do użycia w praktyce.
Uczenie nienadzorowane
Uczenie nienadzorowane to inny rodzaj techniki uczenia maszynowego, w której algorytm jest szkolony na podstawie danych wejściowych bez dostarczania mu odpowiadających im etykiet. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, w uczeniu nienadzorowanym algorytm musi samodzielnie odkryć struktury lub wzorce w danych.
Uczenie nienadzorowane jest szczególnie przydatne w przypadkach, gdy nie mamy dostępu do etykietowanych danych lub gdy chcemy odkryć ukryte wzorce w danych. Przykłady zastosowań uczenia nienadzorowanego to grupowanie danych, redukcja wymiarowości, wykrywanie anomalii, rekomendacje produktów itp.
Jak działa uczenie nienadzorowane?
Proces uczenia nienadzorowanego również składa się z kilku kroków:
- Zbieranie danych: Podobnie jak w przypadku uczenia nadzorowanego, pierwszym krokiem jest zebranie danych wejściowych, ale w tym przypadku nie potrzebujemy odpowiadających im etykiet.
- Przygotowanie danych: Następnie dane są przetwarzane i przygotowywane do analizy. Może to obejmować normalizację danych, usuwanie wartości odstających, kodowanie kategorii itp.
- Wybór modelu: Kolejnym krokiem jest wybór odpowiedniego modelu uczenia nienadzorowanego, który będzie analizował dane i odkrywał wzorce lub struktury.
- Trening modelu: Model jest trenowany na danych wejściowych, a proces ten polega na dostosowywaniu parametrów modelu w celu odkrycia ukrytych wzorców lub struktur.
- Interpretacja wyników: Po zakończeniu treningu modelu, konieczne jest zinterpretowanie wyników i
Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na podstawie danych wejściowych i odpowiadających im etykiet. Uczenie nienadzorowane natomiast polega na szkoleniu algorytmu bez dostarczania mu etykiet, a zamiast tego algorytm samodzielnie znajduje wzorce i struktury w danych wejściowych.
Link do strony: https://batfinanse.pl/
[Głosów:0 Średnia:0/5]
